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《哈尔滨理工大学》 2007年
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基于软间隔支持向量机和核主成分分析的入侵检测研究

孙宗宝  
【摘要】: 入侵检测技术作为动态安全系统(P2DR)最核心的技术之一,在网络纵深防御体系中起着极为重要的作用,它是静态防护转化为动态防护的关键,也是强制执行安全策略的有力工具。随着网络攻击手段的日益复杂化、多样化和自动化,传统的入侵检测系统(IDS)己不能满足安全需求。为了应对目前越来越频繁出现的分布式、多目标、多阶段的组合式网络攻击和黑客行为,提高在高带宽、大规模网络环境下入侵检测的效率、降低漏报率和缩短检测时间,把先进的机器学习方法引入到IDS中来已成为一种共识。 本文的主要工作是将支持向量机(SVM)及核主成分分析(KPCA)应用到入侵检测技术中。论文在探讨了入侵检测基本技术的基础上,系统地研究了统计学习理论中最成熟的算法支持向量机和非线性性能较好的数据分析工具核主成分分析的相关理论,深入研究了它们在入侵检测中的应用技术。 本文取得的主要研究成果包括三方面:一、提出了一种基于软间隔支持向量机的入侵检测模型,该模型具有一定的可扩展性。设计了针对该模型的数据预处理方法、核函数和软间隔支持向量机主要参数选取的方案。实验结果表明本文的数据预处理方法、核函数和参数选取方法的有效性和实用性,深入探讨了主要参数调整对支持向量机性能的影响,实验分析该模型的入侵检测性能及支持向量机的特性。二、提出了基于核主成分分析和软间隔支持向量机相结合的入侵检测模型,这其实是一种多层核的入侵检测模型。实验分析表明该模型检测效果较好,尤其是训练和测试时间性能突出。三、提出了一种由多个两类分类支持向量机组成的多分类入侵检测模型,实验分析表明了该方法的可行性。 最后,对本文的研究和设计工作进行了总结,并提出了本文一些方法的不足和尚需改进之处。
【学位授予单位】:哈尔滨理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP393.08;TP18

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【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前8条
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前9条
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【共引文献】
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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7 张昌明;新疆汉族、维吾尔族及哈萨克族食管癌血清蛋白质指纹图谱研究[D];新疆医科大学;2010年
8 陈志国;基于群体智能的机器视觉的关键技术研究[D];江南大学;2010年
9 王晓明;基于统计学习的模式识别几个问题及其应用研究[D];江南大学;2010年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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3 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
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7 江达秀;基于HMAX模型的人脸表情识别研究[D];浙江理工大学;2010年
8 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
9 刘磊;多泥沙河流水库优化调度研究[D];郑州大学;2010年
10 辛保兵;既有预应力混凝土梁桥剩余承载力评估方法研究[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 金菊良,杨晓华,金保明,丁晶;门限回归模型在年径流预测中的应用[J];冰川冻土;2000年03期
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王栋;熵及其在水系统中的研究与应用[D];河海大学;2001年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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1 黄宇;基于量子计算的热工过程辨识研究及应用[D];华北电力大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【相似文献】
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7 师旭超;巴松涛;;基于支持向量机方法的深基坑变形预测[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集(上册)[C];2004年
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9 梅立泉;丁雪梅;张淑娟;;结构声振数据的相似性分析和预测[A];中国核科学技术进展报告——中国核学会2009年学术年会论文集(第一卷·第6册)[C];2009年
10 张瑞民;袁震东;;基于小波变换和支持向量机的心电图分类[A];2004中国控制与决策学术年会论文集[C];2004年
中国重要报纸全文数据库 前10条
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2 ;方兴未艾的入侵检测技术[N];人民邮电;2007年
3 赵晓涛;揭秘IDS技术[N];网络世界;2006年
4 金波 吴咏炜 邹淳;入侵检测技术综述[N];网络世界;2001年
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6 本报记者 边歆;IPS的快跑与慢走[N];网络世界;2005年
7 本报记者 陈翔;沉静造就可信保障[N];中国计算机报;2005年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李忠伟;支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
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5 张超;基于支持向量机的汽轮机轴系振动故障智能诊断研究[D];华北电力大学(河北);2009年
6 张永;基于模糊支持向量机的多类分类算法研究[D];大连理工大学;2008年
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8 邢永忠;最小二乘支持向量机的若干问题与应用研究[D];南京理工大学;2009年
9 马儒宁;神经网络与支持向量机相关问题研究[D];复旦大学;2005年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王健;分布式入侵防护系统及其关键技术研究[D];山东师范大学;2005年
2 初金涛;基于支持向量机的网络入侵检测研究[D];青岛大学;2007年
3 印杰;基于支持向量机的入侵检测研究[D];南京理工大学;2008年
4 赖永标;支持向量机在地下工程中的应用研究[D];山东科技大学;2004年
5 刘胜利;基于SVM的网络入侵检测研究[D];大连海事大学;2004年
6 杜晓东;基于支持向量机的数据挖掘方法[D];山东大学;2005年
7 王李东;基于支持向量机(SVM)的短期负荷预测的研究[D];华中科技大学;2005年
8 蒋琳琼;基于支持向量机的货币识别研究[D];中南大学;2007年
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10 詹超;支持向量机在基因表达数据分类中的研究[D];武汉理工大学;2006年
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